有关联邦学习聚合的最新方法

除了我之前提到的联邦学习聚合方法外，还有一些最新的方法，如下所示：

1. FedBoost：这是一种基于增强学习的联邦学习聚合方法，它通过增强学习的方式来优化模型的聚合过程，从而提高模型的性能。

2. FedDANE：这是一种基于差分隐私的联邦学习聚合方法，它通过差分隐私技术来保护用户数据的隐私，并在此基础上进行模型聚合。

3. FedNova-MC：这是一种基于多任务学习的联邦学习聚合方法，它通过多任务学习的方式来提高模型的泛化能力，并在此基础上进行模型聚合。

4. FedPAQ：这是一种基于参数量化的联邦学习聚合方法，它通过对模型参数进行量化和编码，来减少通信和计算成本，并在此基础上进行模型聚合。

这些最新的联邦学习聚合方法都是在不同的应用场景下提出的，它们都有着自己的优点和局限性，需要根据具体的应用需求选择合适的方法。